Machine Learning & AI - Erfolgreiche Produkte mit Service Design & UX

Mit dem Netzwerkpartner SIBB (Verband der IT- und Internetwirtschaft in Berlin und Brandenburg) und dessen Format "SIBB-Forum Service Design & User Experience" zeigen wir Ihnen anhand anschaulicher Praxisbeispiele anwendungsnahe Technologien mit Machine Learning & AI, und mit welchen Vorgehensweisen und Methoden hieraus erfolgreiche Produkte und Services geschaffen wurden.

Thema 1: Künstliche Intelligenz im Kundenservice

Passt das bestellte Sofa durch meine Tür? Die Möglichkeiten und Grenzen KI Technologien im Kundenservice zu nutzen
Referent: Sven Engelmann, OMQ GmbH

Moderne Systeme für den Kundenservice können Anfragen bereits automatisch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz beantworten. Egal ob in Echtzeit als dynamische FAQ’s, als Antwortsystem im Kontaktformular oder als Unterstützung im Chat. Dennoch stoßen auch diese schlauen Systeme an einige Grenzen. Der Einsatz der Technologie reicht nicht allein, Unternehmen müssen denken wie der Kunde. Sven Engelmann zeigt ihnen die Möglichkeiten Künstliche Intelligenz im Kundenservice zu nutzen und wohin sich diese Technologien in den nächsten Jahren entwickeln.

Thema 2: Intelligente Fahrassistenzsysteme - Machine Learning zur Qualitätsbeurteilung

User-Centered Design in der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen
Referent: Manuel Friedrich, UseTree GmbH

Das Berliner Unternehmen Hella Aglaia ist marktführend in der Entwicklung, Erprobung und Freigabe von Fahrerassistenzsystemen. Um Aussagen über Leistungsfähigkeit, Qualität und Zuverlässigkeit von Assistenzsystemen treffen zu können, bedarf es während der Entwicklung und auch im Testbetrieb großer Mengen an Daten sowie der zuverlässigen Erfassung dieser Trainingsdaten (Labeling). Im Vortrag soll vorgestellt werden, wie in der Zusammenarbeit der Hella Aglaia mit den UX-Experten von UseTree ein System entstanden ist, mit dem nachhaltig die Qualität der Arbeitsergebnisse erhöht und die Durchlaufzeiten für das manuelle Labeling gesenkt werden konnte.

Weitere Information und Anmeldung auf der Website des SIBB